PyArrow：递增地使用ParquetWriter，而无需将整个数据集保存在内存中(大于内存拼接文件)

PyArrow：递增地使用ParquetWriter，而无需将整个数据集保存在内存中(大于内存拼接文件)
要使用PyArrow库的ParquetWriter递增地写入数据而不将整个数据集加载到内存中，你需要先初始化一个writer对象，然后逐个写入每一行数据。以下是一个详细的步骤和代码示例：

1. 导入必要的库：
```python
import pyarrow as pa
from pyarrow import parquet as pq
```

2. 创建一个Schema并初始化ParquetWriter：
```python
# 定义字段类型
schema = pa.schema([
    ('id', pa.int64()),
    ('name', pa.string()),
])

# 初始化ParquetWriter
writer = pq.ParquetWriter('example.parquet', schema)
```

3. 逐个写入数据：
```python
# 创建一个字典，用于存储每行数据的键值对
row_data = {'id': 1, 'name': 'Alice'}

# 将字典转换为PyArrow的Row对象
row = pa.RecordBatch.from_arrays([[row_data['id']], [row_data['name']]], schema)

# 将行写入到Parquet文件中
writer.write_table(pa.Table.from_batches([row]))
```

4. 重复步骤3，直到所有数据都写入：
```python
# 其他行的数据
row_data2 = {'id': 2, 'name': 'Bob'}
row2 = pa.RecordBatch.from_arrays([[row_data2['id']], [row_data2['name']]], schema)
writer.write_table(pa.Table.from_batches([row2]))

# 关闭writer
writer.close()
```

5. 如果需要，可以使用ParquetReader来读取这个Parquet文件：
```python
reader = pq.ParquetFile('example.parquet')
table = reader.read()
print(table)
```

这就是使用PyArrow库的ParquetWriter递增地写入数据而不将整个数据集加载到内存中的详细步骤和代码示例。

在这个例子中，我们没有一次性加载所有的数据到内存中，而是逐个写入每一行数据。这样就可以处理非常大的数据集，而不会超出内存限制。

测试用例：

```python
# 定义测试数据
data = [{'id': i, 'name': f'Person{i}'} for i in range(1, 11)]

# 初始化writer
schema = pa.schema([
    ('id', pa.int64()),
    ('name', pa.string()),
])
writer = pq.ParquetWriter('test.parquet', schema)

# 写入数据
for row_data in data:
    row = pa.RecordBatch.from_arrays([[row_data['id']], [row_data['name']]], schema)
    writer.write_table(pa.Table.from_batches([row]))

# 关闭writer
writer.close()

# 读取数据并打印
reader = pq.ParquetFile('test.parquet')
table = reader.read()
print(table)
```

这个测试用例首先定义了一个包含10行数据的列表，然后使用上述步骤将这些数据写入到一个名为'test.parquet'的文件中。最后，它读取这个文件并打印出所有的数据，以验证是否正确地写入了所有数据。python